杭州single cell RNA单细胞多组学数据分析

烈冰生信团队倾情研发的NovelBrain®生信大数据分析平台，针对庞大的单细胞测序数据，能够实现细胞类型鉴定的快、精、准：一键导入genelist构建个性化基因列表；轻松一点即可展示Marker基因的Featureplot；任意修改Cluster的颜色和名称助力高效鉴定细胞类型；一键获得t-SNE图、Heatmap和Violin图：轻松获得并下载基因表达的t-SNE图、Heatmap、Violin图，还可以通过调节宽、高和系数比例来调节美观。平台上线300+task自主分析工具、50+pipeline工作流模板，帮助烈冰生信分析团队和自主分析用户实现分析工具和模板的快速调用和一站式全流程自动化分析，节省您的工作时间并提升整体工作效率。在单细胞水平上的多组学分析能够为研究组提供前所未有的临床和科研大数据。杭州single cell RNA单细胞多组学数据分析

针对单细胞测序的细胞数量判断环节：主要是对细胞数量、基因表达量、测序质量进行整体描述。过滤标准：由于细胞破碎后游离RNA会释放到环境或孔中，并且测序中也会存在一些死细胞，导致数据存在background值。因此，我们需要设定一定的标准来过滤掉假细胞或死细胞。以10×Genomics为例，细胞数量判断主要通过分析UMICounts-Barcode曲线斜率拐点，当存在多个斜率拐点的时候，结合预期UMI=500时的细胞数量进行过滤。当斜率拐点低于UMI=500的时候，选择UMI=500作为细胞的判断的标准；否则，选择和预期细胞数量非常接近的拐点作为细胞判断的位置。这样我们能够有效获得真实的并且在基因数量上可以分析的数据。广州上海烈冰生物单细胞多组学商业化服务未来，单细胞多组学测序技术的策略会继续向转录组结合其他多个组学的三组学甚至四组学方向发展。

相对于Smart-Seq技术在细胞数量上的问题，10X平台普遍提供的细胞数量都在1000-20000不等的测序细胞量，这个量级的测序细胞量已经可以说能够完全覆盖绝大部分组织的Single Cell群体类型。因此，这两种技术对于基于基因表达进行准确细胞分型上，无论是从细胞数量上来说还是表达检测可靠性来说，都会更实用。同时依托Random Cell Label技术，使得其对于NovaSeq、HiSeq X Ten、Hiseq 4000等设备存在的Index hooping现象，相对于Smart-Seq数据来说，影响几乎可以忽略不计（10X Genomics官方网站曾给出hooping测试结果，显示无影响。

基于桥式PCR技术的簇生成可以将模版链迅速扩增成千上万倍，保证过程中足够的测序深度。测序时使用特殊标记的dNTP：1）碱基上通过敏感键修饰上不同的荧光基团，用于区分ATCG；2）3端使用叠氮基团封闭，保证一次循环只上一个dNTP。每一轮循环结束时，会通过高速荧光显微镜记录荧光图像，再通入试剂除去荧光基团和叠氮基团，开启下一循环。通过分析读取同一位点的荧光，实时获取模版链的碱基序列。由于过程中使用的化学反应并不可控，随着循环数的增大会出现不同步的情况，因此Illumina的读长只能限制在200bp左右。单细胞多组学测序技术已应用于心肌再生领域。

BD的技术不再采用利用微流控孔道射出细胞和射出的磁珠碰撞的过程，进行单细胞捕获的技术，转而采用CytoSeq特有的蜂窝板技术。该技术用20万+的微孔（该数量级远大于Input细胞数量），保证单孔中的单细胞捕获。同时避免了10X中存在的概率碰撞影响捕获效率的问题，采用微孔捕获相对会有更好的捕获效率（来自两家企业商业宣传资料比对），保证Input细胞的高效使用。对于Input细胞的量更少的情况，可以基于百万级别的细胞总量开始进行前期处理以及后期捕获操作。而在细胞捕获完成后，进行细胞裂解后，同样的也进行细胞中RNApolyA序列的抓取工作。单细胞转录组技术在多个研究领域都发挥了重要的推进作用，揭示了组织中微量的细胞类型和基因表达特征。成都上海烈冰生物单细胞多组学技术支持

烈冰智造PanoCell单细胞捕获，媲美国际主流的单细胞平台。杭州single cell RNA单细胞多组学数据分析

单细胞多组学测序技术是在单细胞分辨率下精确分析细胞异质性和基因调控网络的新技术，提供了全新的视角来分析细胞的分化路径、细胞间的交互调控和细胞亚群的分离现象。转录组、表观基因组、蛋白组学和代谢组学的差异赋予了组织内同样基因组背景下的单个细胞的功能特异性。单个细胞的组学变化决定了组织的功能状态，因此，阐明组织的细胞异质性是破译生理功能和病理演变的关键。然而，以bulkＲＮＡ测序等为**的传统方法掩盖了细胞的异质性，细胞组学变化的平均水平。近１０年来，单细胞组学技术应运而生，实现了在单细胞分辨率下研究分子的变化规律。杭州single cell RNA单细胞多组学数据分析

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